Die Arktis erwärmt sich mehr als 3x so schnell wie der globale Durchschnitt, was zu Permafrostdegradation führt. Permafrostdegradation führt zu einer Absenkung des Bodens mit erheblichen Veränderungen der Landoberfläche (VdL), die tiefgreifende ökologische Folgen haben und Infrastruktur-Stabilität bedrohen. Fernerkundungsdaten ermöglichen die Erkundung von VdL und Störungen in weiten Regionen. Erste Anzeichen von Permafrostdegradation zu detektieren, bleibt jedoch eine Herausforderung auf Grund ihrer kleinen räumlichen Skalen und hohen zeitlichen Variabilität. Die zunehmende Verfügbarkeit hochauflösender Bilddaten erfordert zudem nachhaltige Ansätze für deren effiziente Verarbeitung. Auch ist es wichtig, die Anfälligkeit von Infrastruktur im Kontext dieser VdL und die potenziellen ökologischen Folgen im Falle eines Infrastruktur-Versagens zu verstehen. Meine Dissertation widmete sich diesen Herausforderungen am Beispiel Alaskas (U.S.A.). Die drei Studien hatten folgende Ziele: (i) Erkennung und Quantifizierung von VdL, im Kontext von Permafrostdegradation, unter Nutzung hochauflösender Fernerkundungsdaten und Bewertung ihrer Bedrohung für Infrastruktur und (ii) Identifizierung von Infrastrukturelementen mit entscheidender Bedeutung für die Bevölkerung Alaskas, um deren Anfälligkeit für Permafrostdegradation einschätzen zu können. Das Ergebnis sind (i) zwei skalierbare, weitgehend automatisierte, leicht zugängliche methodische Rahmen, die erfolgreich VdL und Erosionsprozesse an Seeufern erkennen und quantifizieren. Außerdem erstellte ich (ii) ein umfassendes Inventar kritischer Infrastruktur und vom Menschen beeinflusster Gebiete, das über industrielle und wirtschaftliche Bedeutung hinausgeht. Dieses Inventar beruht auf der Integration verschiedener Quellen, wodurch eine eingehende Analyse der Anfälligkeit der Infrastruktur für Permafrostdegradation und ökologischen Folgen möglich wird, die im Falle eines Versagens der Infrastruktur entstehen können. / The Arctic is warming more than 3x faster than the global average, leading to permafrost degradation. When permafrost thaws, it results in ground subsidence and causes substantial land surface changes, which have profound ecological consequences and pose a threat to infrastructure stability. Remote sensing data allows us to explore land surface changes and disturbances across regions, yet early detection of permafrost degradation remains challenging due to its small-scale occurrence and high temporal variability. Further, the increasing availability of high-resolution imagery requires a sustainable framework to efficiently process these data. Also, it is essential to understand the vulnerability of infrastructure in context of these land surface changes and the potential ecological consequences that may arise in the event of infrastructure failure. In my thesis, I addressed these challenges focusing on the U.S. state of Alaska. I conducted three studies with the objectives to (i) detecting and quantifying the trajectories of land surface changes attributed to permafrost degradation using very high-resolution remote sensing data and assessing their threat to infrastructure, and (ii) identifying infrastructure elements critical to the Alaskan population to allow an estimation of their vulnerability to permafrost degradation. As a result of my research, I developed (i) two scalable, widely automated and easily accessible frameworks that successfully detect and quantify land surface displacements and shoreline erosion processes attributed to permafrost degradation. Additionally, (ii) I have compiled a comprehensive inventory of critical infrastructure and human-impacted areas, extending beyond economic and industrial importance. I created this inventory by integrating different data sources, allowing for an in-depth analysis of infrastructure vulnerability to permafrost degradation and the ecological consequences that may arise in the event of infrastructure failure.

Landwirtschaftliche Produktionssysteme basieren in vielen Weltregionen auf dem Einsatz von Bewässerung. Staudämme stellen einen Großteil der benötigten Wasserressourcen, jedoch wurden Zusammenhänge zwischen Staudämmen und Veränderungen im Landsystem bis heute kaum erforscht. Im Hinblick auf die steigende Nachfrage nach landwirtschaftlichen Erzeugnissen bedarf es eines besseren Verständnisses des Zusammenhangs zwischen Staudämmen, Bewässerung und landwirtschaftlichen Produktionssystemen. Daten und Methoden der Fernerkundung liefern synoptische und räumlich detaillierte Aufnahmen der Erdoberfläche mit großem Potential für die Untersuchung von landwirtschaftlichen Produktionssystemen. Das Hauptziel dieser Arbeit war es, das gegenwärtige Verständnis des Zusammenhangs von Bewässerungsstaudämmen und Landsystemen mit Mitteln der Fernerkundung zu verbessern. In dieser Arbeit wurden großflächige Beschreibungen globaler und regionaler Agrarsysteme generiert, welche nachdrücklich das Potential von Daten und Methoden aus der Fernerkundung hervorheben. Das hohe thematische, räumliche und zeitliche Detail der Ergebnisse erlaubte einzigartige Einblicke in die raumzeitlichen Dynamiken von Bewässerungsfeldwirtschaft. Die im Zuge dieser Arbeit entstandenen Ergebnisse, Methoden, und Datensätze tragen maßgeblich zum heutigen Wissensstand in Bezug auf den Zusammenhang zwischen Bewässerungsstaudämmen und Landnutzungsintensität bei und liefern wichtige Einblicke zur Verbesserung zukünftiger Produktionsstrukturen. / A growing world population, and increasing demands for food, feed, fuel and fiber, substantially add pressure on the global land system. The construction of dams is a common strategy for boosting production outputs through irrigation. Reservoirs represent the most important source of irrigation water globally, but their effects on agricultural land systems are only poorly understood. Remote sensing emerges as a key tool for enabling spatially explicit assessments of dam-induced land system change due to its ability to provide spatially detailed, frequent, and synoptic observations of the land surface. The overall goal of this thesis was to assess the effects of irrigation dams on agricultural land systems on a global and regional scale, by making use of state-of-the art remote sensing data products and methods. A synthesis of the current scientific literature offered primary insights into dam-induced changes in agricultural systems, and raised the hypothesis that irrigation dams caused overall increases in agricultural land use intensity. On a global scale, satellite-based measurements of cropping frequency derived from MODIS-based map products attested to this finding, albeit a strong regional variability was apparent. Landsat-based time series methods were used on a national to regional scale, which further revealed strong spatio-temporal dynamics of irrigated agriculture. The results of this thesis add knowledge and spatially explicit insights on the effects of dams on agricultural land systems. The work further emphasizes the important role of remote sensing technologies in exploring future pathways of agricultural intensification.

Basierend auf der Theorie von Netzwerken wird ein allgemeines Rahmenwerk entwickelt, um kollektive Synchronisationsphänome von Extremereignissen in komplexen Systemen zu studieren. Die Methode vergleicht die Variabilität der einzelnen Teile des Systems auf Grundlage von Beobachtungszeitreihen mit dem Ziel, emergente Synchronisationsmuster von Extremereignissen auf makroskopischer Ebene aufzudecken. Zu diesem Zweck werden die einzelnen Zeitreihen eines interaktiven Systems mit den Knoten eines Netzwerks identifiziert und die Abhängigkeiten zwischen diesen durch die Kanten des Netzwerks dargestellt. Die komplexe interne Synchronisationsstruktur des Systems wird so in Form der Netzwerktopologie mathematisch zugänglich gemacht und kann durch die Einführung geeigneter Netzwerkmaße analysiert werden. Die Methode wird im Folgenden auf räumlich und zeitlich hochaufgelöste Regendaten aus Satellitenmessungen angewendet, um die kollektive Dynamik extremer Regenereignisse in Südamerika zu untersuchen. Diese Anwendung verfolgt drei Ziele: Erstens wird gezeigt, wie die hier entwickelte Methode zur klimatologischen Analyse verwendet werden kann. Zweitens können Quellen und Senken von Extremereignissen durch die Einführung des Konzeptes der Netzwerkdivergenz identifiziert werden. Dies erlaubt es, die gerichteten Netzwerkpfade, entlang derer Extremereignisse synchronisieren, nachzuverfolgen. Auf dieser Grundlage wird eine statistische Regel gewonnen, die beträchtliche Anteile der extremen Regenereignisse in den Zentralanden vorhersagt. Drittens werden die bis dahin entwickelten Methoden und gewonnenen Einsichten dazu verwendet, die Darstellung extre- mer Regenereignisse in verschiedenen Datensätzen zu vergleichen. Insbesondere wird in diesem Kontext die Implementierung solcher Ereignisse in drei gängigen Klimamodellen evaluiert. / Based on the theory of networks, a general framework is developed to study collective synchronization phenomena of extreme events in complex systems. The method relies on observational time series encoding the variability of the single parts of the system, and is intended to reveal emerging patterns of extreme event synchronization on the macroscopic level. For this purpose, the time series obtained from an interactive system under consideration are identified with network nodes, and the possibly delayed and non-linear interdependence of extreme events in different time series is represented by network links connecting the nodes. In this way, the complex internal synchronization structure of the system becomes accessible in terms of the topology of the network, which can be analyzed by introducing suitable network measures. The methodology is applied to satellite-derived rainfall time series of high spatiotemporal resolution in order to investigate the collective dynamics of extreme rainfall events in South America. The purpose of this application is threefold: First, it is shown how the methodology can be used for climatic analysis by revealing climatological mechanism from the spatial patterns exhibited by different network measures. Second, by introducing the concept of network divergence, sink and source regions of extreme events can be identified, allowing to track their directed synchronization pathways through the network. A simple statistical forecast rule is derived on this basis, predicting substantial fractions of extreme rainfall events in the Central Andes. Third, the methodology and the insights developed in the first two steps are used to evaluate the dynamical representation of extreme events in different datasets, and in particular their dynamical implementation in three state of the art climate models.

Wälder spielen global eine entscheidende Rolle bei der Regulierung des Weltklimas, da sie aktiv Kohlenstoff speichern und binden. Trotz der Bemühungen durch internationale Programme nehmen die Waldschäden weiter zu. Entwaldung und Walddegradierung sind zwei unterschiedliche Prozesse, die sich auf die globalen Wälder auswirken. Entwaldung ist eine klar definierte Umwandlung oder Abholzung der Waldflächen, während Degradierung subtiler, vorübergehend und variabel sein kann und daher schwer zu detektieren ist. Walddegradierung wird im Allgemeinen als eine funktionale Verringerung der Fähigkeit von Wäldern Ökosystemleistungen zu erbringen identifiziert. Sie wird nicht als Veränderung der Landbedeckung oder Entwaldung klassifiziert. Daraus folgt keine deutliche Verringerung der Waldfläche, sondern eher eine Abnahme der Qualität und des Zustands. Diese Veränderung kann, wie die Entwaldung dennoch mit einer signifikanten Verringerung der oberirdischen Biomasse und damit miterheblichen Treibhausgasemissionen verbunden sein. Die Schätzungen der Kohlenstoffemissionen aus Waldstörungen liegen zwischen 12 und 20 % aller weltweit emittierten Emissionen. Durch eine fehlende einheitliche Definition oder Methode zur Quantifizierung der Degradation, der Vielzahl an Einflussfaktoren und der Unsicherheit bei der Schätzung der Biomasse variieren die Werte stark. Die von der Walddegradierung betroffene Fläche könnte in der Tat viel größer sein als die der Entwaldung, die ohnehin jedes Jahr auf eine Fläche von etwa der Größe Islands geschätzt wird. Die REDD+-Mechanismen zur Finanzierung von Emissionsreduktionen zur Minderung des Klimawandels erfordern robuste, transparente und skalierbare Methoden zur Quantifizierung der Walddegradierung, zusammen mit der Erfassung der damit verbundenen Treibern. Da die Degradierung oft der Entwaldung vorausgeht, kann ein schnelles Monitoring mit einer Beurteilung der Waldschäden und ihren Treibern ein wichtiges Frühwarnsystem sein. Nur so können Maßnahmen frühzeitig ergriffen werden, die die Wälder schützen und sowohl der Natur und der Biodiversität als auch dem Lebensunterhalt, der Gesundheit und dem Wohlbefinden von Millionen von Menschen auf der ganzen Welt zugute kommen. In dieser Arbeit werden Methoden für konsistente, reproduzierbare, skalierbare und satellitengestützte Indikatoren zur Identifizierung und Quantifizierung verschiedener Arten von Walddegradation um zukünftige Risiko- und Politikszenarien zu unterstützen. / Global forests play a crucial role in regulating global climate by actively storing and sequestering carbon. Despite efforts to mitigate climate through international efforts, human-caused forest disturbance and forest-related greenhouse gas emissions continue to rise. Deforestation and forest degradation are two different processes affecting global forests. Deforestation is a clearly defined conversion or removal of forest cover, while degradation can be more subtle, temporary, variable, and therefore difficult to detect. Forest degradation is generally identified as a functional reduction in the capacity of forests to provide ecosystem services, that does not qualify as a change in land cover or forest clearing. That means no clear reduction of the forest area, but rather a decrease in quality and condition. This change, like deforestation can still be associated with significant reductions in above-ground biomass and therefore considerable greenhouse gas emissions. Estimates of carbon emissions from forest degradation and disturbance range anywhere from 12-20% of all emissions emitted globally with values varying widely because of a lack of uniform definition or method for quantifying degradation, the broad number of influencing factors, and uncertainty in biomass estimates. The area affected by forest degradation could in fact be much larger than that of deforestation, which is already estimated to be an area about the size of Iceland every year. The REDD+ mechanisms of financing emissions reductions to mitigate climate change require robust, transparent and scalable methods for quantifying degradation, along with a quantification of associated direct drivers. Furthermore, as degradation often precedes deforestation, timely monitoring and assessment of forest degradation and changes in drivers can provide crucial early warning to engage interventions to keep forests intact, benefitting nature and biodiversity as well as the livelihoods, health and well-being of millions of people around the world. This research proposes methods for consistent, repeatable and scalable satellite-derived indicators for identifying and quantifying different types of forest degradation and its causes to inform future risk and policy scenarios.

Die schnell wachsende Dynamik urbaner Räume stellt global eine große Herausforderung für die urbane und ökologische Nachhaltigkeit dar. In den Stadtregionen in Subsahara-Afrika stehen die Strategien und Instrumente der Landnutzungsplanung, die zur Steuerung der urbanen Dynamik für die urbane und ökologische Nachhaltigkeit eingesetzt werden, vor verschiedenen Herausforderungen, einschließlich der unzureichenden Verfügbarkeit von Daten. Das Ziel dieser Forschung ist es, zu einer effektiven Landnutzungsplanung zur Verbesserung der urbanen und ökologischen Nachhaltigkeit beizutragen, indem integrierte empirische Daten aus Geographischen Informationssystemen, Fernerkundung und Umfragen genutzt werden, um detaillierte und neue Einblicke in die urbane Landdynamik zu bieten. Bei der Untersuchung der Diskrepanzen zwischen der vergangenen und der aktuellen städtischen Landbedeckung und den Flächennutzungsplänen wurde die überwachte Klassifizierung (supervised classification) der Landbedeckung von LANDSAT-Daten aus den Jahren 1987, 2002 und 2017 verwendet, um die nicht-städtischen Entwicklungsflächen zu quantifizieren, die an die Stadt/Bebauung verloren gingen. Experteninterviews wurden zur Anleitung und Entwicklung von drei Szenarioalternativen zur Simulation der Landbedeckung von 2017 bis 2030 und 2050 unter Verwendung des Multi-Layer Perceptron Neural Network und Markov-Modellen verwendet. Die Ergebnisse zeigten eine Zunahme der städtischen/bebauten Flächen und große Unstimmigkeiten zwischen der früheren/aktuellen städtischen Landbedeckung und den bestehenden Flächennutzungsplänen. Außerdem zeigten die Ergebnisse eine hohe, geringe und keine potenzielle Beeinträchtigung der geschützten ökologisch sensiblen Gebiete durch die zukünftige urbane Dynamik unter den Szenarien "Business As Usual", "Adjusted Urban Land" und "Regionaler Flächennutzungsplan". Die Methoden und die zur Verfügung gestellten Basisinformationen, insbesondere aus dem “Adjusted Urban Land” Szenario, wären für eine effektive Flächennutzungsplanung von Nutzen. Dies würde dazu beitragen, die urbane und ökologische Nachhaltigkeit der Stadtregionen in Subsahara-Afrika und im gesamten Globalen Süden zu verbessern, wo eine unzureichende Datenverfügbarkeit die Flächennutzungsplanung erschwert. / Global urban dynamics are rapidly increasing, posing a great challenge to urban and environmental sustainability. In Sub-Saharan Africa city-regions, land use planning strategies and instruments used to guide urban dynamic patterns for urban and environmental sustainability are faced with various challenges, including insufficient data availability. The goal of this research is to contribute to effective land use planning for improving urban and environmental sustainability using integrated empirical data derived from Geographic Information Systems, Remote Sensing, and surveys to offer detailed and new insights into urban land dynamics. While investigating the mismatches between the past and current urban land cover and land use plans, the supervised classification of the land cover of LANDSAT data from 1987, 2002, and 2017 was used to quantify the non-urban development areas lost to urban/built-up. Expert interviews were applied to guide and develop three scenario alternatives to simulate land cover from 2017 to 2030 and 2050 using the Multi-Layer Perceptron Neural Network and Markov models. The results indicated an increase in urban/built-up areas and large mismatches between the past/current urban land cover and the existing land use plans. Also, the results indicated high, little, and no potential degradation of the protected environmentally sensitive areas by the future urban dynamics under the Business As Usual, Adjusted Urban Land, and Regional Land Use Plan scenarios respectively. The methods and the baseline information provided, especially from the Adjusted Urban Land scenario would be useful for effective land use planning. This would support improving the urban and environmental sustainability of the Sub-Saharan African city-regions and across the Global South, where insufficient data availability challenges land use planning.

Städte sind Brennpunkte des globalen Wandels. Daher sind hochdetaillierte und aktuelle Informationen über deren Entwicklung nötig, wofür moderne Erdbeobachtungssensoren eine ideale Datenbasis liefern. In der vorliegenden Arbeit wird ein Verfahren zur Änderungserkennung auf Basis höchstaufgelöster optischer Aufnahmen entwickelt und anschließend im stadtgeographischen Kontext zur Bewertung einer potenziell vorliegenden Geisterstadt angewandt. Das unüberwachte objektbasierte Verfahren erfasst den Bau neuer Gebäude mit einer Genauigkeit von 0,8 bis 0,9 entsprechend der Kappa Statistik in einem Testgebiet in der chinesischen Stadt Dongying. Dabei werden Differenzmerkmale auf Basis vorhandener Gebäudegeometrien zur Änderungserkennung verwendet. Ein Vorteil des Ansatzes ist die Nutzung verschiedener Sensoren mit unterschiedlichen Aufnahmegeometrien, was die Verwertung des gesamten Datenbestandes aktueller und zukünftig verfügbarer höchstaufgelöster Satellitenbilddaten auf kleinen räumlichen Skalen ermöglicht. Die Übertragbarkeit des Ansatzes wird mit besonderem Augenmerk auf die Klassenverteilung untersucht. Zu diesem Zweck wird ein Rahmenwerk entwickelt und in zwei Städten unterschiedlicher Charakteristika angewandt. Dabei zeigen sich geringere Genauigkeiten bei ungleich verteilten Klassen im Gegensatz zu einer ausgewogenen Verteilung. Die Bewertung potenziell vorliegender Geisterstädte wird als exemplarische stadtgeographische Anwendung am Beispiel der chinesischen Stadt Dongying gezeigt. Das Bewertungskonzept basiert auf der Annahme, dass eine geringe Auslastung des verfügbaren Wohnraums eines der wichtigsten Merkmale einer Geisterstadt darstellt. Dazu wird ein funktionales 4D-Stadtmodell zur Abschätzung der Bevölkerungskapazität erstellt und anschließend mit der tatsächlichen permanenten Wohnbevölkerung aus Zensusdaten verglichen. Aufgrund signifikanter Unterschiede ergibt sich eine hohe Wahrscheinlichkeit für die Entstehung einer Geisterstadt in der Stadt Dongying. / Cities are hot spots of global change. Thus, highly detailed and up-to-date information is required, which can be delineated based on various earth observation sensors. This thesis aims at the development of a change detection approach based on very high resolution (VHR) optical remote sensing data and consequent exemplary application of the assessment of the ghost city phenomenon in the context of urban geography. The unsupervised object-based change detection method captures the construction of individual buildings with accuracy of 0.8 to 0.9 according to kappa statistics in the city of Dongying, China. The methodology utilizes object-based difference features based on existing building geometries for the delimitation of changed and unchanged buildings. It is capable of handling VHR data from different sensors with deviating viewing geometries which allows the utilization of all present and future available sources of VHR data at small spatial scale. The transferability of the approach is investigated with particular focus on the nature and effects of class distribution. For this purpose, a diagnostic framework is developed and consequently applied in two cities of different characteristics. Results showed that situations of imbalanced class distribution generally provide less reliable identification of changes compared to balanced situations. The assessment of the ghost city phenomenon is conducted as an exemplary application of urban geography in the city of Dongying, China. The conceptual framework replicates undercapacity with respect to the residential population as one of the key characteristics of a ghost city. A 4d functional city model is established based on VHR imagery for population capacity estimation of residential buildings and subsequently related to actual permanent residential population from census counts. A significant mismatch and thus, high likelihood for the emergence and presence of the ghost city phenomenon was found in Dongying.

Die zunehmende Verfügbarkeit von Satellitenfernerkundungs- und Wildtier-Telemetriedaten eröffnet neue Möglichkeiten für eine verbesserte Überwachung von Wildtierhabitaten durch Habitatmodelle, doch fehlt es häufig an geeigneten Ansätzen, um dieses Potenzial voll auszuschöpfen. Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit bestand in der Konzipierung und Weiterentwicklung von Ansätzen zur Nutzung des Potenzials großer Satellitenbild- und Telemetriedatensätze in Habitatmodellen. Am Beispiel von drei großen Säugetierarten in Europa (Eurasischer Luchs, Rothirsch und Reh) wurden Ansätze entwickelt, um (1) Habitatmodelle mit dem umfangreichsten global und frei verfügbaren Satellitenbildarchiv der Landsat-Satelliten zu verknüpfen und (2) Wildtier-Telemetriedaten über Wildtierpopulationen hinweg in großflächigen Analysen der Habitateignung und -nutzung zu integrieren. Die Ergebnisse dieser Arbeit belegen das enorme Potenzial von Landsat-basierten Variablen als Prädiktoren in Habitatmodellen, die es ermöglichen von statischen Habitatbeschreibungen zu einem kontinuierlichen Monitoring von Habitatdynamiken über Raum und Zeit überzugehen. Die Ergebnisse meiner Forschung zeigen darüber hinaus, wie wichtig es ist, die Kontextabhängigkeit der Lebensraumnutzung von Wildtieren in Habitatmodellen zu berücksichtigen, insbesondere auch bei der Integration von Telemetriedatensätzen über Wildtierpopulationen hinweg. Die Ergebnisse dieser Dissertation liefern neue ökologische Erkenntnisse, welche zum Management und Schutz großer Säugetiere beitragen können. Darüber hinaus zeigt meine Forschung, dass eine bessere Integration von Satellitenbild- und Telemetriedaten eine neue Generation von Habitatmodellen möglich macht, welche genauere Analysen und ein besseres Verständnis von Lebensraumdynamiken erlaubt und so Bemühungen zum Schutz von Wildtieren unterstützen kann. / The growing availability of satellite remote sensing and animal tracking data opens new opportunities for an improved monitoring of wildlife habitats based on habitat models, yet suitable approaches for making full use of this potential are commonly lacking. The overarching goal of this thesis was to develop and advance approaches for harnessing the potential of big satellite image and animal tracking data in habitat models. Specifically, using three large mammal species in Europe as an example (Eurasian lynx, red deer, and roe deer), I developed approaches for (1) linking habitat models to the largest global and freely available satellite image record, the Landsat image archive, and (2) for integrating animal tracking datasets across wildlife populations in large-area assessments of habitat suitability and use. The results of this thesis demonstrate the enormous potential of Landsat-based variables as predictors in habitat models, allowing to move from static habitat descriptions to a continuous monitoring of habitat dynamics across space and time. In addition, my research underscores the importance of considering context-dependence in species’ habitat use in habitat models, particularly also when integrating tracking datasets across wildlife populations. The findings of this thesis provide novel ecological insights that help to inform the management and conservation of large mammals and more broadly, demonstrate that a better integration of satellite image and animal tracking data will allow for a new generation of habitat models improving our ability to monitor and understand habitat dynamics, thus supporting efforts to restore and protect wildlife across the globe.

Tropische Trockenwälder sind von großer Bedeutung für das Klima, die biologische Vielfalt und den Lebensunterhalt von Millionen von Menschen. Die Walddegradation bedroht die tropischen Trockenwälder, aber es fehlt an Wissen über ihre Muster, ihr Ausmaß und ihre Ursachen. Ziel dieser Arbeit war es, das derzeitige Verständnis der Walddegradation im argentinischen Dry Chaco mit Hilfe der Fernerkundung zu verbessern. Mithilfe des Landsat-Archivs habe ich die Störungsgeschichte des verbleibenden Waldes charakterisiert, die räumlichen und zeitlichen Muster der Störungsfaktoren bewertet und die langfristigen Auswirkungen der verschiedenen Faktoren auf die Waldstruktur untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass über 30 Jahre hinweg große Gebiete des argentinischen Dry Chaco (etwa 8 %) von Störungen betroffen waren. Meine Ergebnisse zeigen einen anthropogenen Zusammenhang mit den meisten Störungsarten, deuten aber auch auf einen komplexen indirekten Einfluss von Niederschlagsmustern hin, wobei Waldstörungen in Dürrejahren besonders verbreitet sind. Die Analyse der zeitlichen Muster der verschiedenen Einwirkungen zeigt Trends in der Landnutzung im Laufe der Zeit, wobei neue Landnutzungsformen wie silvopastorale Systeme entstehen und alte Praktiken wie die Abholzung jedes Jahr einen relativ stabilen Anteil der Flächen betreffen. Die Ergebnisse zu den langfristigen Auswirkungen von Störungen zeigen, dass sich die Waldstruktur bei den am weitesten verbreiteten Störungen über drei Jahrzehnte kaum oder gar nicht erholt, was auf eine großflächige Walddegradation schließen lässt. Diese Arbeit zeigt das Potenzial von Satellitenzeitreihen für eine robuste Charakterisierung der Walddynamik im Zusammenhang mit der Degradation auch in tropischen Trockenwäldern. Die aus dieser Arbeit resultierenden Karten, Ansätze und Erkenntnisse tragen zu einem besseren Verständnis der Walddegradation im Dry Chaco bei und können zu einem wirksameren Schutz der tropischen Trockenwälder beitragen. / Tropical dry forests are of great importance for climate regulation, harbour biodiversity and sustain the livelihood of millions of people. Deforestation and degradation threaten tropical dry forests but whereas our understanding of tropical deforestation has increased tremendously over the last decades, knowledge of the patterns, extent and drivers of forest degradation is lacking. This thesis aimed to advance the current understanding of forest degradation in the Dry Chaco by means of remote sensing. Using the Landsat archive, I characterized the disturbance history of the remaining Argentine Dry Chaco forest, assessed spatial and temporal patterns of disturbance agents, and investigated the long-term effect of different agents on forest structure. Results show that over 30 years large areas of the Argentine Dry Chaco (about 8%) were affected by disturbances. My findings reveal an anthropogenic link to most types of disturbances, while also suggesting complex indirect influence of precipitation patterns, with forest disturbances being particularly widespread during drought years. The analyses of temporal patterns of different agents reveals trends in land-use practices over time, with new land uses emerging, such as silvopastoral systems, and old practices such as logging, affecting a fairly stable share of areas every year. Findings on the long-term impact of disturbances indicate that for the most widespread disturbances, forest structure shows little or no recovery over three decades, which suggests forest degradation affecting large areas. This thesis demonstrates the potential of satellite time series for robust characterization of forest dynamics related to degradation also in tropical dry forests, despite the complex conditions these systems represent. The maps, approaches and knowledge resulting from this thesis contribute to a better understanding of forest degradation in the Dry Chaco and can inform more effective conservation of tropical dry forests.

Fererkundliches monitoring von Landnutzungswandel ist eine Grundvoraussetzung um negative Auswirkungen globaler Umweltveränderungen zu reduzieren. Verfügbare Methoden unterliegen jedoch räumlichen und zeitlichen Einschränkungen. Die Öffnung des Landsat Archivs, bessere Datenqualität, fortgeschrittene Algorithmen und Rechenkapazitäten erlauben verbessertes Verständnis von Muster-Prozess Zusammenhängen, falls diese Einschränkungen überwunden werden. Das Ziel dieser Dissertation war es, Methoden zu entwickeln und anzuwenden, die eine bessere Nutzung des Landsat Archivs ermöglichen, um Landnutzungswandel in den Karpaten seit 1985 zu quantifizieren. Das sekundäre Ziel war es zu untersuchen, wie der Zusammenbruch des Sozialismus und der Beitritt zur Europäischen Union den regional Landnutzungswandel beeinträchtigt hat. Dafür wurde zunächst ein zeitreihenbasiertes Verfahren genutzt, um mittels verbesserter zeitlicher Auflösung ein besseres Verständnis von Waldstörungsdynamiken während der Umstrukturierung von Forstbesitzverhältnissen zu erlangen. Anschliessend wurden Compositing Algorithmen entwickelt, und mittels dieser die regionalen forst- und landwirtschaftlichen Veränderungen quantifiziert. Die Ergebnisse zeigten, dass das Ende des Sozialismus zu einer drastischen Reduzierung der Waldstörungen geführt hat und gleichzeitig weitflächig Ackerland aufgegeben wurde. Insgesamt nahm die Waldfläche leicht zu aber übermäßige Störungen erfolgten in verschiedenen Gebieten, verursacht durch den kombinierten Effekt forstwirtschaftlicher Vermächtnisse, natürlicher Störungen sowie Waldbewirtschaftung. Nach dem EU-Beitritt nahmen Störungsdynamiken in den Karpaten im Vergleich zu den ersten Übergangsjahren wieder zu, was auf neuorganiserte Forstwirtschaft mit Zugang zu EU Märkten hindeuten kann. Aufgegebene Ackerflächen wurden in den letzten Jahren vermehrt wiederbewirtschaftet, wahrscheinlich bedingt durch die Agrarpolitik der EU sowie einen zunehmenden Einfluss globaler Märkte. / Remote sensing based monitoring of land change is a prerequisite to reduce the negative impacts of global environmental change. However, available monitoring methods suffer from spatial and/or temporal limitations. The opening of the Landsat archive, advancements in data quality, processing algorithms and capabilities, can improve pattern-process understanding if these limitations are overcome. The overall aim of this dissertation was first, to develop and apply methods that better utilize the rich Landsat record and to map and quantify land change in the Carpathian ecoregion since 1985. The secondary objective is to investigate how the collapse of socialism and accession to the European Union (EU) affected regional land change. First, a trajectory based change detection approach was used to investigate how increased observation frequency helps understanding how forest ownership changes affected forest disturbance dynamics. Second, compositing algorithms are developed to facilitate mapping and change detection over large areas. This allowed assessing changes in forest cover and agriculture. Results showed that overall the collapse of socialism led to drastic declines in forest disturbances and simultaneously to widespread cropland abandonment. Forest cover overall expanded but excessive harvesting prevailed in certain areas, due to combined effects of land use legacies, natural disturbances and forest management. Following the EU accession, disturbance levels increased compared to the transition years, potentially relating to a re-established forestry sector with access to EU timber markets. Abandoned cropland was recultivated throughout the Carpathians during the most recent years, likely influenced by the EU Common Agricultural Policy and increasingly by global markets. This dissertation exemplifies the value of the Landsat archive for land change research which can improve our understanding of land change globally and thus help mitigate its negative impacts.

Städtische Gehölzflächen haben positive Auswirkungen für Mensch und Natur, wie die Abkühlung überhitzter Innenstädte. Detaillierte Angaben zur Lage, Höhe und Kronenstruktur sind zur Lokalisierung und Quantifizierung derartiger Wirkungen unentbehrlich, allerdings auf globalen Maßstab nur für wenige Siedlungsräume verfügbar. In dieser Arbeit werden städtische Baumkronenhöhenmodelle (BHM) aus global verfügbaren digitalen Höhenmodellen (DHM) der TanDEM-X-Mission unter Einbezug zusätzlicher Fernerkundungsdaten und übertragbarer Bildverarbeitungstechniken erstellt sowie deren Anwendbarkeit für stadtökologische Fragestellungen untersucht. Das übergeordnete Ziel der Arbeit ist die Bereitstellung von Ansätzen zur Erstellung und Einbindung großmaßstäblicher, mehrdimensionaler Informationen zu städtischen Gehölzflächen. In einem ersten Schritt wird ein BHM aus einem TanDEM-X DHM unter Verwendung eines zusätzlichen Geländemodells für verschiedene urbane Biotopen der deutschen Stadt Berlin abgeleitet und validiert. Im Anschluss wird in einem neuartigen Ansatz zuerst ein Gelände- und dann ein Kronenmodell für groß- und kleinflächige Gehölzbestände aus einem TanDEM-X-DHM abgeleitet, um die Unabhängigkeit zusätzlicher Höhendaten zu erreichen. Die Genauigkeiten beider Schritte variieren in Abhängigkeit des städtischen Kontextes, wobei Resultate gröber aufgelöster globaler Höhendaten übertroffen werden. Zur Ideenfindung zukünftiger Anwendungen eines BHM in der Stadtforschung wird eine schriftliche Expertenumfrage durchgeführt. Über die Ableitung und Einbindung eines BHM für die iranische Stadt Yazd werden die methodische Übertragbarkeit getestet und Anwendbarkeit demonstriert. Im Gesamtergebnis liefert diese Dissertation validierte Ansätze zur Erstellung und Einbindung großskaliger Flächen- und Höhendaten städtischer Vegetation, die neue Perspektiven für stadtökologische Fragestellungen bieten. / Urban trees and shrubs have a variety of positive effects on humans and nature, such as cooling overheated inner cities. Detailed information on the location, height, and canopy structure of urban woody plants is indispensable for locating and quantifying such effects, but they are only poorly available on large scales. The globally available digital elevation model (DEM) of the TanDEM-X mission seems suitable for deriving the height and structure of woody areas in cities. This work incorporates TanDEM-X’s DEM with additional remote sensing data and transferable image processing techniques to create urban tree canopy height models (CHM) of woody vegetation and investigate their applicability. The overall goal of this thesis is to provide approaches for creating and applying large-scale, multi-dimensional information on urban wooded areas in a holistic framework. In a first step, CHMs are derived from a TanDEM-X DEM and validated using an additional terrain model for different urban biotopes in Berlin, Germany. Next, first a terrain model and then a crown model are derived in a novel approach, to eliminate the need for an additional terrain model. The accuracies of both steps vary depending on the urban context, but exceed results based on global elevation data with coarser resolution. Then, to generate ideas for future applications of a CHM in urban research, a Berlin CHM is presented to a scientific audience in a written survey. By conducting an urban CHM for the Iranian city of Yazd and integrating it into an urban ecological study, the methodological transferability of the model is tested and the applicability is demonstrated. As an overall result, this thesis provides approaches for the processing and specific application of large-scale area and elevation data on urban vegetation, offering a variety of new perspectives on urban ecological issues.